Презентация Лекция I Эконометрика 3курс

I. Эконометрика и эконометрическое моделирование 1. Предмет эконометрики. 2. Место эконометрики в ряду экономичес-ких и математико-статистических дисци-плин. 3. Применение методов анализа данных. 4. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования.

I. 1 Предмет эконометрики Эконометрика Методы Приложения Экономическая теория Социально –экономическая статистика Основы теории вероятностей и математической статистики ИСТОЧНИКИ БАЗОВЫХ КОМПОНЕНТ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ НАУКИ

I. 2 Место эконометрики Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе • экономической теории, • экономической статистики, • математико- статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим закономерностям экономической теории.

I. 2 Место эконометрики Методы: регрессионный анализ; анализ временных рядов; системы одновременных уравнений; статистические методы классификации и сниже-ния размерности. Приложения: макроуровень (модели националь-ной экономики); мезоуровень (модели региональ-ной экономики, отраслей, секторов); микроуровень (модели поведения потребителя, фирм, предприятий)

I. 2 Место эконометрики Экономическая теория – макро- и микро-экономика, математическая экономика Социально –экономическая статистика – информационное обеспечение экономических исследований

I. 3 Применение методов анализа данных Переменные: Взаимосвязь между экономическими переменными Объясняемые переменные (результирующие показатели) – спрос на товар, производственные затраты, потребительские расходы, и т. п. Объясняющие переменные (факторы- аргументы) – цена, объем производства, доход и т. п. Остаточная случайная составляющая – отражающая влияние на результирующий пока-затель всех неучтённых факторов

I. 3 Применение методов анализа данных Результирующая (зависимая, эндогенная) переменная Y Х арактеризует результат или эффективность функционирования экономической системы. Значения ее формируются в процессе и внутри функционирования этой системы под воздействием ряда других переменных и факторов, часть из которых поддается регистрации, управлению и планированию. По своей природе результирующая переменная всегда случайна (стохастична).

I. 3 Применение методов анализа данных Объясняющие (экзогенные, независимые) переменные X Переменные, которые поддаются регистрации и описывают условия функционирования реальной экономической системы. Они в значительной мере определяют значения результирующих переменных. Еще их называют факторными признаками. В регрессионном анализе это аргументы результирующей функции Y. По своей природе они могут быть как случайными, так и неслучайными.

I. 4 Эконометрическое моделирование Пространственные ( cross-sectional data ); Временные ( time-series data ). Пространственные данные – набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени. Временные данные – набор сведений, характери-зующих один и тот же объект, но за разные пе-риоды времени.

I. 4 Эконометрическое моделирование Всякий экономический объект характеризуется совокупностью признаков. В связи с этим в эконометрической модели выделяют : Результативный признак ( объясняемый ) – зависит от других признаков (аналог зависимой переменной y в математике) Факторный признак ( объясняющий ) – определяет значение признака-результата (аналог независимой переменной x )

I. 4 Эконометрическое моделирование Экономические процессы развиваются во времени , поэтому большое место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов. При этом следует отметить, что временные ряды качественно отличаются от простых статистических выборок. Эти особенности состоят в следующем: • последовательные по времени уровни временных рядов являются взаимозависимыми, особенно это относится к близко расположенным наблюдениям; • в зависимости от момента наблюдения уровни во временных рядах обладают разной информатив-ностью: информационная ценность наблюдений убывает по мере их удаления от текущего момента времени;

I. 4 Эконометрическое моделирование • с увеличением количества уровней времен-ного ряда точность статистических харак-теристик не будет увеличиваться пропор-ционально числу наблюдений, а при появ-лении новых закономерностей развития она может даже уменьшаться. • в зависимости от момента наблюдения уровни во временных рядах обладают разной информативностью: информационная ценность наблюдений убывает по мере их удаления от текущего момента времени;

I. 4 Эконометрическое моделирование Основные классы моделей , которые приме-няются для анализа и прогнозирования экономи-ческих систем – модели временных рядов; – регрессионные модели с одним уравнением; – системы одновременных уравнений; – многомерный статистический анализ.

I. 4 Эконометрическое моделирование Модели зависимости результативного признака от переменных относящихся к другим моментам времени: Модели с распределенным лагом – в них резуль-тативный признак зависит от предыдущих значе-ний факторных переменных; Модели авторегрессии и скользящего среднего и их комбинации – результативный признак зависит от предыдущих значений результативных переменных;

I. 4 Эконометрическое моделирование Модели зависимости результативного признака от переменных относящихся к другим моментам времени: Модели с распределенным лагом – в них резуль-тативный признак зависит от предыдущих значе-ний факторных переменных; Модели авторегрессии и скользящего среднего – результативный признак зависит от предыдущих значений результативных переменных;

I. 4 Эконометрическое моделирование Основные этапы эконометрического моделирования: I. Постановочный II. Априорный III. Параметризация IV. Информационный V. Идентификация модели VI. Верификация модели

I. 4 Эконометрическое моделирование Основные этапы эконометрического моделирования: I. Постановочный — Формируется цель исследования, набор участвующих в модели экономических переменных. Цель – анализ исследуемого экономического объекта или про-цесса; прогноз его экономических показателей; имитация развития объекта во времени при других значениях экзогенных переменных (моделирование ситуаций); выработка управлен-ческих решений. Задачи: теоретическое обоснование каждой перемен-ной, при этом объясняющие переменные не должны быть связа-ны функциональной или корреляционной зависимостью, а их число меньше числа наблюдений.

I. 4 Эконометрическое моделирование II. Априорный – Производится анализ сущности изучае-мого объекта, формирование и формализация априорной информации III. Параметризация – Осуществляется моделирование , т. е. , выбор общего вида модели и выявление входящих в него связей. Основная задача: выбор вида функции f(x) ; составление спецификации (математическая формализация связей и соот-ношений, установление состава экзогенных и эндогенных пере-менных, в том числе лаговых); формулировка исходных предпо-сылок и ограничений модели.

I. 4 Эконометрическое моделирование IV. Информационный – Осуществляется сбор необходимой статистической информации наблюдаемых значений эконо-мических переменных с помощью, как активного, так и пассив-ного эксперимента. V. Идентификация модели – статистический анализ модели и оценка её параметров. VI. Верификация модели – Проводится проверка истин-ности модели, адекватности модели. Выясняется насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу как с помощью тестовых данных, так и на последующих новых данных. . , . . . 1, , . . . , , ; , . . . , , 2121 niyyyxxxiqiiipii

I. 4 Эконометрическое моделирование Модели зависимости результативного признака от переменных относящихся к другим моментам времени: Модели с распределенным лагом – в них резуль-тативный признак зависит от предыдущих значе-ний факторных переменных; Модели авторегрессии и скользящего среднего – результативный признак зависит от предыдущих значений результативных переменных;